Etiqueta: testing

Mide la calidad del pipeline RAG usando metricas del framework RAGAS — fidelidad, relevancia de respuesta, precision de contexto y recall de contexto para evaluacion objetiva

Cómo validar schemas de DataFrame de pandas y Polars con Pandera, cubriendo tipos de columnas, constraints, checks custom, hypothesis testing y herencia de schemas.

Cómo sembrar bases de datos con datos realistas para desarrollo, testing y staging usando scripts de seed, migraciones y factories en PostgreSQL, MongoDB y Prisma.

Construye sistemas resilientes inyectando fallas intencionalmente y observando cómo responden y se recuperan tus servicios distribuidos.

Cómo usar GitHub Actions matrix strategy para testear a través de múltiples sistemas operativos, versiones de lenguajes y configuraciones con include, exclude y matrices dinámicas.

Replica tráfico de producción a ambientes de staging para testing realista, despliegues shadow y validación de performance sin impactar usuarios.

Configura resolvers GraphQL mockeados con Apollo Server para que los equipos frontend desarrollen contra una API falsa antes del backend

Como escribir y ejecutar tests de carga con k6 para medir rendimiento de APIs, validar SLOs e identificar cuellos de botella antes del despliegue a produccion

Cómo prevenir cambios breaking entre microservicios usando contract testing consumer-driven con Pact y validadores de OpenAPI.

Construye tests confiables mockeando APIs externas con WireMock, MockServer y MSW para eliminar flakiness y testear casos edge.

Cómo generar datos de test realistas y deterministas con Faker, factory-boy y generadores type-aware para suites de test confiables en Python, JavaScript y Java.

Cómo usar mutation testing con MutPy, Stryker y PIT para evaluar si tus tests realmente asertan comportamiento o simplemente ejecutan código.

Cómo escribir tests property-based con Hypothesis, fast-check y jqwik que generan miles de entradas para encontrar casos edge que los tests tradicionales no detectan.

Cómo escribir tests de integración que verifiquen interacciones de componentes usando test containers, contratos de API, consumer-driven contracts y contract testing en Java, TypeScript y Python.

Cómo testear múltiples componentes trabajando juntos usando bases de datos reales, clientes HTTP y colas de mensajes en Python, JavaScript y Java.

Cómo usar AssertJ soft assertions en JUnit5 para recolectar múltiples fallos de aserción en un solo test en lugar de detenerse en el primer fallo.

Cómo usar Testcontainers en JUnit5 para levantar contenedores reales de Postgres, Redis y Kafka para tests de integración confiables y reproducibles.

Cómo usar WireMock en tests de Java para stubear servicios HTTP externos, incluyendo templating de respuestas, simulación de delays y comportamiento stateful.

Cómo usar Mock Service Worker (MSW) para interceptar peticiones de red en tests y desarrollo de JavaScript, incluyendo mocking de REST y GraphQL.

Cómo usar Vitest snapshot testing para detectar cambios no intencionados en la UI de componentes React, incluyendo inline snapshots y flujos de actualización.

Como usar snapshot testing de Jest para detectar regresiones de UI no intencionales en componentes React y prevenir bugs visuales en produccion

Cómo simular tráfico realista, medir tiempos de respuesta e identificar cuellos de botella usando k6 y JMeter para APIs y servicios web.

Cómo medir, reportar y hacer cumplir la cobertura de código con branch y condition coverage usando pytest-cov, nyc y JaCoCo para quality gates significativos.

Cómo testear endpoints REST de Express.js end-to-end usando supertest, incluyendo códigos de estado, bodies JSON, headers, autenticación y manejo de errores.

Cómo medir y exigir umbrales de cobertura de tests en Python con pytest-cov, incluyendo branch coverage, reportes HTML, exclusiones e integración con CI.

Cómo usar Hypothesis para property-based testing en Python, generando cientos de casos de test automáticamente desde strategies en lugar de escribirlos a mano.

Cómo mockear llamadas HTTP en tests de Python usando la librería responses, incluyendo códigos de estado, headers, bodies JSON y simulación de errores.

Cómo usar pytest fixtures y @pytest.mark.parametrize para escribir tests data-driven con lógica de setup reutilizable en proyectos Python.

Cómo gestionar fixtures de test con patrones factory, hooks de setup/teardown y datos deterministas para tests unitarios e integración confiables en Python, JavaScript y Java.

Cómo aislar código bajo test usando objetos mock, stubs y spies para reemplazar dependencias externas como bases de datos, APIs y sistemas de archivos.

Cómo escribir pruebas unitarias rápidas y deterministas con mocks y assertions en Python, JavaScript y Java.

Construye un DI container liviano que resuelve dependencias de clases automaticamente, habilitando aplicaciones testeables y debilmente acopladas sin frameworks pesados

Separa la lógica de presentación de la view introduciendo un presenter que media entre el model y una view pasiva, habilitando código UI testeable.

Cómo separar data-fetching logic del rendering en React usando el container-presenter pattern. Cubre hooks migration, testing benefits, y trade-offs.

Cómo usar contract testing para verificar que producers y consumers de API acuerdan en shapes de request y response. Cubre Pact consumer-driven contracts y provider verification.

Cómo usar setup y teardown fixtures para crear contexto de test reutilizable. Cubre beforeEach, factory functions, fixture objects y cleanup con ejemplos.

Cómo usar golden master testing para caracterizar comportamiento de legacy code antes de refactorizar. Cubre captura de output, comparación de baselines, e incremental refactoring.

Cómo usar mock servers para aislar integration tests de dependencias externas. Cubre WireMock, nock, MSW, y Mountebank con ejemplos de configuración.

Cómo escribir parameterized tests para verificar la misma lógica across múltiples inputs. Cubre pytest parametrize, Jest test.each, JUnit ParameterizedTest y data providers.

Cómo usar snapshot testing para detectar cambios no intencionales en output serializado. Cubre Jest snapshots, pytest-snapshot, e inline vs external snapshots.

Cómo usar test doubles para aislar unidades bajo test. Cubre stubs, spies, fakes, mocks y dummy objects con ejemplos en Python, JavaScript y Java.

Cómo estructurar un test suite usando la test pyramid. Cubre proporciones de unit, integration y E2E tests, la testing trophy, y el anti-pattern ice cream cone.

Una plantilla para definir reglas de validación por dataset y columna: completeness, consistency, accuracy, timeliness y uniqueness checks.

Una plantilla para planificar tests de contrato, integración y carga para APIs.

Una plantilla para escribir pasos de reproducción mínimos y confiables que ayudan a developers a reproducir y fixear issues rápidamente.

Una plantilla estandarizada para documentar resultados de pruebas de carga y recomendaciones.

Un checklist para verificar funcionalidad existente después de cambios: pre-deploy checks, post-deploy smoke tests y verificación de rollback.

Un formato estandarizado de caso de prueba con pasos, resultados esperados, precondiciones y postcondiciones para testing manual y automatizado.

Una plantilla para reportar cobertura de pruebas por módulo, feature y critical path con análisis de tendencias e identificación de gaps.

Una plantilla para documentar la estrategia de pruebas por proyecto: pirámide, alcance, entornos, herramientas, gates de CI/CD y métricas de calidad.

Testear APIs GraphQL en cada capa: unit tests para resolvers, integration tests para esquemas, E2E para operaciones. Cubre mocking, fixtures, snapshot testing y performance testing.

Una guía práctica para construir pipelines CI/CD con GitHub Actions, testing, estrategias de deployment y procedimientos de rollback.

Dominá JUnit 5 para testing moderno en Java: modelo de extensions, tests parametrizados, dynamic tests, test interfaces, lifecycle, conditional execution y JUnit Platform.

Dominá property-based testing con Hypothesis (Python), fast-check (TypeScript) y principios de QuickCheck. Generá test cases automáticamente, encontrá edge cases y shrinkéá failures.

Dominá pytest para codebases de producción: fixtures avanzados, plugins, markers personalizados, tests parametrizados, ejecución paralela con pytest-xdist e integración con CI.

Dominá Vitest para testing en React: component tests con Testing Library, hook tests con renderHook, integration tests, mocking, snapshot testing y ejecución paralela.

Aprende TDD paso a paso: escribe un test que falle, hazlo pasar, refactoriza. Red-Green-Refactor con ejemplos reales en Python, JavaScript y Java.

Una guía práctica para construir una estrategia de testing en capas con unit, integration y end-to-end tests.